• Journal of Korean Society on Water Environment
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• v.38 no.6
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• pp.292-305
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• 2022

The Yeongsan River, one of the four largest rivers in South Korea, has been facing difficulties with water quality management with respect to algal bloom. The algal bloom menace has become bigger, especially after the construction of two weirs in the mainstream of the Yeongsan River. Therefore, the prediction and factor analysis of Chlorophyll-a (Chl-a) concentration is needed for effective water quality management. In this study, Chl-a prediction model was developed, and the performance evaluated using machine and deep learning methods, such as Deep Neural Network (DNN), Random Forest (RF), and eXtreme Gradient Boosting (XGBoost). Moreover, the correlation analysis and the feature importance results were compared to identify the major factors affecting the concentration of Chl-a. All models showed high prediction performance with an R² value of 0.9 or higher. In particular, XGBoost showed the highest prediction accuracy of 0.95 in the test data.The results of feature importance suggested that Ammonia (NH₃-N) and Phosphate (PO₄-P) were common major factors for the three models to manage Chl-a concentration. From the results, it was confirmed that three machine learning methods, DNN, RF, and XGBoost are powerful methods for predicting water quality parameters. Also, the comparison between feature importance and correlation analysis would present a more accurate assessment of the important major factors.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.485-489
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• 2008

To achieve the optimal sewer layout design, most developed models are designed to determine pipe diameter, slope and overall layout in order to minimize the least cost for the design rainfall. However, these models are not capable of considering the superposition effect of runoff hydrographs entering each junction. The suggested Optimal Sewer Layout Model (OSLM) is designed to control flows and distribute the node inflows while taking into consideration the superposition effect for reducing the inundation risk from the sewer pipes. The suggested model used the genetic algorithm to determine the optimal layout, which was connected to the SWMM (Storm Water Management Model) for the calculation of the hydraulic analysis. The suggested model was applied to an urban watershed of 35 ha, which is located in Seoul, Korea. By using the suggested model, several rainfall events, including the design rainfall and excessive rainfalls, were used to generate runoff hydrographs from a modified sewer layout. By the results, the peak outflows at the outlet were decreased and the overflows were also reduced.

• Journal of Korean Society on Water Environment
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• v.21 no.4
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• pp.385-392
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• 2005

The control of nonpoint source pollution is essentially needed to successfully perform the Total Maximum Daily Load program. Of the various land uses in the nonpoint source, the paved areas such as a parking lot and a bridge are stormwater intensive land uses because of high imperviousness and high pollutant mass emissions. This research was performed to understand the magnitude and nature of the stormwater emissions with the purposes of quantifying stormwater pollutant concentrations and mass emission rates from a parking lot and a bridge. Two monitoring sites in Kongju city were equipped with an automatic rainfall gages and an automatic flow meter for accumulating the data such as rainfall, water quality and runoff flow rates. This paper will summarize the metal concentration changes during the storm duration and metal EMCs to characterize the concentration profiles in a parking lot and a bridge. Also a new concept, dynamic EMC, will be proposed to find the relationship between EMC and first flush effect. It can be used to determine the economical treatment criteria in best management practices.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.284-288
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• 2011

비점오염원 원단위는 적용이 간편하기 때문에 많은 국가에서 비점오염원 유출량을 산정하기 위하여 사용하고 있다. 그러나 비점오염원의 유출은 지역, 지형, 기후, 토지이용 등과 같은 여러 가지 조건들에 따라 배출양상이 다양하게 나타나므로 신뢰성 있는 원단위를 산정하기 위해서는 장기간에 걸친 실측자료가 뒷받침되어야 한다. 우리나라에서는 지난 1980년대 초부터 비점오염 원단위에 대한 연구가 시작되었으며 수많은 문헌과 연구에서 비점오염원 유출특성을 제시하고 있다. 따라서 본 연구에서는 지난 3년간 낙동강 수계에서 모니터링된 비점오염원 자료를 통하여 유출모형인 SWMM(Storm Water Management Model) 구축하고 또한 구축된 모형을 이용하여 실측한 자료를 통한 EMC값과 기존 문헌에서 제시하고 있는 EMC값을 서로 비교함으로서 본 연구에서 제시하고 있는 EMC값의 적정성 및 선행 자료에서 제시하고 있는 값들의 범위를 분석하고자 하였다. 따라서, 본 연구는 모델링을 통하여 비점오염원 유출특성을 파악함과 동시에 실측값 및 기존 문헌에서 제시 하고 있는 EMC를 비교 분석함으로서 적정한 비점오염원의 EMC 값 범위를 파악하여 지목별 비점오염원 원단위 산정에 큰 도움이 되리라 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.652-652
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• 2015

도시유역의 소하천은 불투수 면적의 증가 및 우수관거의 설치로 인해 오염물질 및 강우의 유달률이 증가한 반면 침투 및 저류 기능의 감소로 인해 지하수위가 저하되어 비강우시에 현저하게 유량이 감소되어 하천환경에 심각한 문제를 나타내고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 다수의 연구에서 유역에 저영향개발기술을 제안하고 있으나 이들은 과다한 면적을 필요로 함에 따라 설치 및 유지관리에 많은 비용이 발생하고 기존에 개발되어 있는 도시유역에 적용하기 어렵다는 문제점이 있다. 본 연구에서는 도시 소하천의 유량과 수질 문제를 저감하기 위해 위와 같은 문제점을 고려하여 하천 제외지 지하공간을 이용하여 초기 우수 제어 시스템을 개발하고자 하였다. 본 시스템은 도시유역에서 강우에 의해 초기에 오염물질이 다량으로 유출되는 소위 초기세척효과를 제어하기 위해 침전시스템을 설치하고 및 교체가 가능한 카트리지형 여과 시스템으로 구성하였다. 여과 시스템에서 섬유필터를 이용하여 수질을 개선하고 또한 침전 및 여과시스템에 저류가 가능하도록 하여 도시 소하천의 유량에 따라 방류를 조절함으로써 도시 하천의 건천화 감소에 도움이 되도록 구성하였다. 또한 초기우수 제어 시스템을 효율적으로 운영하기 위해 SWMM(Storm Water Management Model) 적용 결과와 자동모니터링 스시템을 활용하는 종합설계 및 관리시스템을 개발하고 있다. 이를 위해 시범 유역에 SWMM을 구축하고 보정 및 검증을 실시하였다. ?측 및 SWMM을 이용하여 계산한 결과 연구대상 지역에서 처리시설에서 수용할 수 있는 초기우수유출량의 적정량은 초기강우 4시간 또는 6 mm의 누적강우량으로 산정되었으며 이를 토대로 현장의 지형여건에 따라 시스템의 설계기준이 수립될 수 있다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.379-379
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• 2017

과거에는 하천 범람으로 인한 홍수피해가 많았으나 최근에는 도시화로 인한 불투수면적의 증가로 홍수도달시간의 단축 및 노면수의 배수불량으로 인한 내수 홍수피해가 많아졌다. 이러한 변화는 도시하천의 홍수예보에 밀접한 관련이 있으며 관련된 분석 모형 및 연계방안 또한 매우 중요하게 되었다. 일반적으로 하천에 대한 유출해석 모형으로 HEC-RAS((Hydrologic Engineering Center-River Analysis System)가 주로 사용되고 있으나 현재와 같이 도심지 하천에서는 내배수의 특성을 고려한 SWMM(Storm Water Management Model)을 사용한다. 또는 이 두모형의 연계를 통해 유출해석을 진행하기도 한다. 최근 HEC-RAS와 SWMM모형이 최신 버전을 공개하였다. HEC-RAS의 경우 2016년 9월 5.0.3버전을 출시하며 1D뿐만 아닌 2D의 모의도 가능하도록 기능을 개선하였으며 SWMM의 경우 2016년 09월 07일 5.1.011버젼이 공개되었다. 본 연구에서는 공개된 최신 모형을 도림천 지역에 적용하여 도림천 지역에 적합한 모형 및 연계 방법을 찾아보려 한다. 이를 통해 최적의 도시홍수예보 시스템을 구성하기 위한 모형 및 연계방안의 조사와 가장 합리적인 도시홍수 시스템의 구성방안을 제시하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.218-218
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• 2015

Urbanization and waterworks construction in natural watershed have been causing higher flood risks in lowland areas. Detention basins have become one of the most efficient fundamental instruments for storm water and environmental management at watershed scale. Nowadays, there are many studies coupled numerical methods of flood routing with optimization algorithms to investigate factors that impact on the efficiency of detention basins in flood reduction in a watershed, such as detention basin location, size, and cost and watershed characteristics. Although these couplings have been become more widespread but cumbersome computation and hydraulic data requirement still are their limitations. To tackle the procedure efforts due to numerical integration and data collection, simple approach is proposed to primarily estimate effects of detention basins. The approach basis is the linear system theory applied to the solution of hydrologic flood routing. The paper introduces an analytical method for estimating detention effects deriving by recent studies and innovatively analyses this equation on fractal perspective. Then, an optimization technique is performed by applying harmony search algorithms (HSA) to optimize efficiency of detention basins at watershed scale. The location and size of upstream detention basin are simultaneously obtained. Finally, the proposed methodology, practically applied for a real watershed in Kan river, Iran.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.513-513
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• 2023

최근 이상기후의 영향으로 국지성 및 집중호우로 인한 침수 피해가 증가하고 있다. 도시유역의 홍수는 사회적·경제적으로 큰 손실을 야기할 수 있어 실제 호우에 대한 침수 양상을 신속하게 예측하는것은 매우 중요하다. 이로 인해 침수 해석에 대한 결과를 빨리 제공할 수 있는 기계학습을 기반으로 한 도시 홍수 분석에 대한 연구가 증가하고 있다. 본 연구에서 적용한 LSTM(Long Short-Term Memory) 신경망은 기존 RNN(Recurrent neural network)이 가지고 있는 장기 의존성 문제를 해결하기 위해 고안된 모델으로 시계열 데이터에 대한 예측능력이 뛰어나다는 장점을 가지고있다. LSTM 신경망은 강우에 대한 격자별 침수심을 예측하기 위해 사용되었으며, 입력자료로 2000~2022년도에 걸친 도림천 유역의 침수피해를 야기한 지속시간 6시간 AWS(Automatic Weather System) 관측 강우 자료를 사용하였고 목표값으로 수집된 도림천 유역의 강우자료를 이용하여 SWMM(Storm Water Management Model)의 유출 결과를 바탕으로 수행된 2차원 침수해석 모의 결과를 사용하였다. 연구유역의 SWMM 배수 관망 입력자료의 정확성을 높이기 위해 서울시 하수관로 수위 현황 자료를 활용하여 매개변수 조정을 실시하였으며, 하수관로의 실측 수위와 모의 수위를 일치시켰다. LSTM 신경망을 이용하여 격자별로 예측된 침수심 데이터를 시각화하여 침수흔적도와 비교하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.298-298
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• 2021

본 연구에서는 국내 6개 지역 서울, 강릉, 대전, 광주, 부산, 제주의 30년 치 시강우 자료에 해석적 확률모형(Analytical Probabilistic Models) 방법을 적용하여 도시 홍수 저감을 목적으로 하는 저류시설 설계를 위한 유출량 예측 정도를 지역별로 비교하고자 하였다. 강우 사상 분포의 해석적 확률모형을 적용하기 위해 무강우 시간을 결정하여 독립 호우를 결정하는데, 자기상관계수와 변동계수를 활용한 무강우 지속시간의 산정(IETD, Interevent Time Definition) 방법을 사용하였다. 해석적 확률모형인 유출량의 확률밀도함수(PDF, Probability Density Function)를 유도하기 위해서 불투수 지역과 투수 지역의 영향을 고려하여 유출계수를 적용하는 강우-유출 관계를 가지고 유출량을 정의하였다. 강우량, 강우 지속시간, 무강우시간과 같은 강우특성은 1변수 지수함수의 PDF를 따른다고 가정하였다. 확률모형 방법의 적합성을 판단하기 위해 결정된 IETD에 따라 각 지역별로 실제 강우 사상을 해석적 모델과 연속모의실험인 SWWM(Storm Water Management Model)에 적용하여 불투수율에 따른 유출량을 산정하였다. 각 방식으로 얻은 유출량 결과는 모든 지역에서 매우 유사하게 나타났고 결론적으로 우리나라에서 도시 홍수 저감을 위한 저류시설의 계획과 설계에 확률모형 방법이 적용 가능하다는 것을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.201-201
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• 2022

본 연구에서는 강우량이 여름에 집중되어있는 우리나라의 강우 특성을 잘 나타낼 수 있는 최적의 확률분포형을 선정하고 해석적 확률모델 (Analytical Probabilistic Model, APM)을 개발하여 유출량을 예측하고자 하였다. 국내 10개 지역인 부산, 춘천, 대구, 대전, 전주, 진주, 서울, 속초, 태백, 원주를 연구 지역으로 설정하였고, 30년 시 단위 강우자료를 지역별 interevent time definition(IETD)을 적용하여 강우 사상으로 그룹화하였다. APM 연구에 일반적으로 사용되는 일변수 지수 분포 이외의 이변수 지수, 감마, 이변수 로그정규 확률밀도함수 (Probability Density Function, PDF)를 강우사상의 특성인 강우량, 강우 지속시간, 무강우 시간의 히스토그램에 적용한 결과, 이 변수 로그정규분포가 우리나라의 강우 특성을 가장 잘 대표하였다. 로그정규분포를 이용하여 APM을 유도하고 유출량을 예측하였다. 예측한 유출량에 대한 빈도분석을 수행하여 Storm Water Management Model (SWMM)의 결과와 비교함으로써 유도한 APM의 적합성을 확인하였다. SWMM의 입력 매개변수 보정을 위해서는 서울 군자 지역에서 관측한 실제 강우량 및 유출량 자료를 사용하였다. 로그정규분포로 유도한 APM과 SWMM의 빈도분석 결과를 비교하였을 때 초과 확률과 재현주기 모두 매우 유사한 결과를 나타내었음을 확인하였다.